课程模块精要
在人工智能技术快速迭代的当下，掌握深度学习框架的实战应用能力成为开发者进阶的关键。本课程采用模块化教学体系，将复杂算法拆解为可操作的实践单元。
神经网络架构解析
- › AlphaGo决策系统架构拆解
- › 微软语音识别技术演进剖析
- › 浅层网络到深层网络的转型路径
计算机视觉专项
| 技术方向 | 实战案例 |
|---|---|
| 手写体识别 | 银行支票自动识别系统 |
| 生物特征识别 | 动态人脸识别准确率优化 |
自然语言处理实战
在智能客服系统开发中，循环神经网络（RNN）可有效处理语音流数据的时序特征。通过实战演练呼叫中心语音识别项目，学员将掌握语音特征提取的关键技术。
- 儿童对话机器人开发
- 新闻自动生成系统构建
- 古诗创作引擎实现
开发工具链精讲
Python快速入门
面向对象编程范式
异常处理机制
模块化开发规范
框架对比分析
Theano计算图原理
Keras高层API应用
TensorFlow性能优化
项目实战体系
- 基于Keras搭建深度网络架构，包含输入层优化、隐藏层激活函数选择、输出层配置
- 网络参数调优实战：学习率动态调整策略、正则化方法应用、Dropout技术实现
- 图像搜索系统原型开发，涵盖特征提取、相似度计算、检索结果优化等完整流程
